「民營企業如何避免智慧財產權侵權風險,如何減少侵權對企業的幹擾?」「發明專利對企業融資有哪些益處,如何更好地在金融融資和智慧財產權之間促進雙向賦能?」「如何申請調整開票額度,數電發票與紙質發票有什麼區別,使用數電發票時需要注意哪些法律風險?」近日,在金山區高新區組織的一場圓桌論壇上,來自法院、稅務、金融機構的嘉賓和民營企業家代表,圍繞企業經營管理中的疑難問題開展了熱烈討論。活動現場,企業家代表還收到了區司法局贈送的法律服務券,企業憑此券可免費兌換包括法治體檢、法律諮詢、糾紛調處、法治講座、法律援助、複議護企等法律服務。事實上,像這樣的圓桌論壇已經成為常態。每年,高新區都會舉辦「法治會客廳」活動,邀請法院、公證、執法部門、金融機構等與企業經營密切相關的嘉賓與企業家面對面,共同探討依法經營之道。明白企業的痛點所在,是優化法治化營商環境的前提和基礎。除了「法治會客廳」,高新區還不斷拓展發現問題的渠道,通過調研座談、實地走訪、調查問卷等方式,不斷增強企業法律服務需求的精準性。梳理形成《優化營商環境專項普法「企業需求清單」》,組織法律顧問團隊定期走訪企業,開展「法治體檢」,摸排潛在法律糾紛。通過「預防式服務」,將法律風險化解在萌芽階段,降低企業維權成本。構建「政府引導+專業機構支撐+企業參與」的法治服務生態。在日常走訪中,某藥企負責人向工作人員透露,生產車間一工人在工作中無意間洩露了公司的商業秘密,希望能夠得到這方面的普法教育。高新區司法所邀請律師在該企業開展商業秘密管理培訓,企業管理人員和一線職工通過授課掌握了洩密可能引發的法律後果,有效提升了企業的保密意識和能力。這一切得益於高新區積極搭建的普法教育平臺,為有需求的企業提供及時、有效的公共法律服務。另外,高新區工作人員在走訪企業時還了解到,當前企業對法律服務的需求日益具體化,不僅希望了解法務知識,更希望能夠幫助解決實際遇到的法律問題。於是,「法企直通車」應運而生。「法企直通車」是高新區推出的一套綜合性法治大禮包,包含「法治會客廳」「法治觀察」「法治體檢」「涉企矛盾化解」等舉措,通過統籌律師、公證、調解等公共法律服務資源,推進組團式法律服務,及時解決企業遇到的涉法問題,充分發揮法治對營商環境的引領、規範和保障作用,以法治護航企業健康發展。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉,近日,南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果,不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足,並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning,DDL)優化策略,教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同,實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日,OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5,再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」,其伴生問題也日益凸顯:AI經常會「一本正經地胡說八道」,生成看似合理的虛假信息,造成「AI幻覺」;依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文,極大衝擊著學術誠信和規範;論文AI率檢測系統有待完善,論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容,成為亟待解決的熱點問題。 據了解,目前AI生成內容檢測主要有兩種路線,一種是「基於訓練的檢測方法」,使用特定數據訓練一個專用的分類模型;另一種是「零樣本檢測方法」,直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明,現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導,《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」?論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道:「如果把AI文本檢測比作一場考試,檢測器的訓練數據等同於日常練習題,現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路,難以學會答題邏輯,一旦遇到全新難題,準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測,理論上需收集所有大模型的數據進行訓練,但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說,讓檢測器真正學會舉一反三,即提升檢測器的泛化性能,是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此,研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑,通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距,幫助模型學習AI文本檢測的內在知識,可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異,從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』,即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本,也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE,使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等),從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說,之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷,而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題,形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示,現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%;而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比,性能相對提升71.62%;與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比,性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異,我們將持續迭代升級評估基準和技術,致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測,以AI之力,讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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